Je passe beaucoup de temps avec les équipes de sécurité, de confidentialité et de gestion des données en entreprise. Ces 18 derniers mois, j'ai constaté une évolution notable dans nos conversations. Les discussions sur la conformité sont toujours d'actualité, mais la question qui m'est posée est de plus en plus souvent une variante de : “ Nous développons des applications d'IA. Comment pouvons-nous nous assurer que nous ne créons pas un problème de risque majeur ce faisant ? ”
Ma réponse est toujours la même : On ne peut pas gouverner son IA sans d'abord gouverner ses données. Et pour la plupart des entreprises, la partie la plus difficile de cette équation réside dans les données non structurées.
Le problème des données non structurées
Lorsque je discute avec mes clients de leurs problèmes, je constate les mêmes schémas.
Les données structurées, telles que les bases de données, les entrepôts de données et les plateformes cloud, sont relativement bien maîtrisées et ne connaissent généralement pas de croissance exponentielle. Les cadres de gouvernance sont plus faciles à mettre en œuvre.
Données non structurées C'est une autre histoire.
Par exemple : des sites SharePoint contenant des centaines de milliers de documents non relus ; des compartiments S3 accumulant des fichiers depuis 2017 sans aucun contrôle ; des dossiers Google Drive où les employés partant laissent derrière eux des données indésirables pour vos modèles. Sans oublier toutes les organisations établies disposant de systèmes de stockage de données sur site ou autogérés.
Et lorsque je pose aux clients les questions les plus élémentaires, “ Que contiennent vos données ? ” ou “ Sont-elles protégées ? ”, j'obtiens généralement les mêmes réponses : nous ne savons pas vraiment ce que nous avons, où c'est, ni quel risque potentiel cela représente pour l'entreprise.
C'était gérable tant que les données restaient simplement là. Ce n'est plus le cas.
Ces mêmes données sont désormais intégrées aux pipelines RAG, permettant d'affiner les ensembles de données et les bases de connaissances en IA. Système d'IA avec un large accès aux données Et une mauvaise gouvernance ne se contente pas d'exposer un fichier à une seule personne ; elle rend publiques des informations sensibles pour quiconque sait poser les bonnes questions.
Où les entreprises tournent mal
L'erreur la plus courante que je constate est de traiter Gouvernance des données d'IA Il s'agit d'un problème en aval, que l'équipe MLOps devra résoudre une fois le pipeline mis en place. À ce stade, les données auront déjà été ingérées et potentiellement utilisées pour l'entraînement. Les nettoyer ultérieurement est quasiment impossible.
La seconde erreur consiste à croire que le contrôle des résultats de l'IA est suffisant. Si des données sensibles sont déjà intégrées au modèle ou à l'index, le filtrage des résultats n'est qu'un palliatif, et non une solution. Il est impératif de contrôler et de maîtriser les données entrantes.
La troisième erreur consiste à ne pas appliquer les principes de base de minimisation des données à l'IA. GDPR l'exige. HIPAA l'exige. Loi européenne sur l'IA L'évolution se poursuit dans la même direction. La plupart des équipes d'IA avec lesquelles je discute n'ont pas encore réfléchi à la manière dont ce principe s'applique à leurs données d'entraînement ou à leurs index de recherche.
Comment BigID résout le problème
Cela commence par découverte.
BigID offre une couverture étendue à grande échelle, connexion à plus de 200 sources de données Prêt à l'emploi, quel que soit l'emplacement des données, sans aggraver le problème en les déplaçant. Elles restent en place.
Avant d'intégrer un document à un flux de données, il est essentiel d'en comprendre le contenu. Il faut des informations détaillées, et non une simple catégorisation superficielle. Les détails sont primordiaux.
À partir de là, la classification permet de distinguer la véritable gouvernance du théâtre sécuritaire.
Le cœur de BigID combine la reconnaissance de formes, le traitement du langage naturel, l'analyse de clusters, l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, et la correspondance exacte de données brevetée., Classification basée sur le LLM, Réduction des faux positifs améliorée par LLM et classification contextuelle : la liste ne cesse de s’allonger. Le tout s’inscrit dans un cadre cohérent pour l’ensemble de vos données.
Ensemble, ces fonctionnalités vous offrent une vision inégalée. BigID devient votre moteur de décision IA : ces données sont-elles sûres pour moi ?
Une fois que vous avez compris la nature des données, il vous faut ensuite déterminer qui y a accès. Avec qui ces données sont-elles partagées ? Devraient-elles l’être ?
Accès aux renseignements est essentiel pour répondre à ces questions. BigID offre une vue complète des accès et des contrôles sur tous les documents qu'il gère. Combiné avec capacités de remédiation intégrées, En prenant des mesures telles que la suppression d'autorisations ou le déplacement de données vers des emplacements sécurisés, les organisations acquièrent la couche de sécurité nécessaire à une IA responsable.
La dernière étape du processus de gouvernance est la mise en œuvre des politiques.
La visibilité à elle seule ne suffit pas. Un commentaire que nous entendons régulièrement de la part des RSSI est le suivant : “ Je n’ai pas seulement besoin de visibilité. J’ai besoin de régler le problème. ”
Ce sont les éléments fondamentaux. Vous devez les mettre en œuvre à grande échelle, garder le contrôle au sein de votre environnement et expliquer clairement comment les décisions sont prises. Il ne peut s'agir d'un processus opaque.
Ces fonctionnalités offrent aux organisations le contrôle nécessaire pour gérer l'IA en toute sécurité à l'échelle de l'entreprise.
Que se passe-t-il ensuite ?
L'orientation de la réglementation de l'IA se précise de plus en plus.
Le Loi européenne sur l'IA, Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST, La législation en vigueur au niveau des États américains, tant au niveau national qu'international, exige une gouvernance transparente des données d'entraînement et d'extraction de l'IA. Les organisations ne peuvent se permettre de rattraper leur retard après coup. Celles qui agissent dès maintenant seront mieux armées pour se protéger à l'avenir.
Au-delà de la conformité, il existe également un argument de performance.
Les systèmes RAG construits à partir de données propres et bien gérées produisent des résultats plus précis et fiables que les systèmes construits à partir de données brutes et non structurées. Leur fonctionnement est également plus économique.
C’est là qu’intervient BigID. BigID fournit le seul catalogue et inventaire complets, à l’échelle et avec la couverture nécessaires pour gérer le parc de données non structurées moderne.
La gouvernance des données non structurées ne se limite pas à la réduction des risques. Il s'agit de concevoir des systèmes d'IA réellement fiables à l'échelle de l'entreprise.
La question n'est pas de savoir s'il faut gouverner vos données d'IA, mais plutôt si vous allez le faire correctement dès maintenant ou si vous devrez réparer les dégâts plus tard et ne jamais vous en remettre complètement.
